本文選題：機會網絡 + 路由算法　； 參考：《華中師范大學》2014年碩士論文

【摘要】：機會網絡(Opportunistic Networks)是一種移動自組網的演化,容忍延遲網絡的變型,借助節(jié)點移動相遇的機會進行通信,解決了消息在頻繁斷裂網絡中的通信難題。節(jié)點移動、網絡稀疏、資源受限等多方面原因,造成機會網絡中的消息路由面臨著巨大挑戰(zhàn)——在同一時間段內,源節(jié)點和目標節(jié)點不處于連通域內而無法保證端到端鏈路,消息路由延遲更大。因此,機會網絡無法直接采納傳統(tǒng)移動自組網的路由模式和算法。本文從機會網絡節(jié)點的特性出發(fā),對該特殊網絡場景的路由算法進行了設計和研究。 論文首先對已有的典型路由算法展開了分類與比較研究。國內外關于機會網絡的路由問題已進行了大量研究,圍繞路由算法的性能、復雜度、有效性和實用性等方面做了深入探討。代表性的路由算法有：基于泛洪的路由算法,基于定額泛洪的路由算法和基于效用的路由算法�；诜汉榈穆酚伤惴ㄒ栽黾酉⒌母北緮禐榇鷥r提高了傳輸成功率,減小了傳輸延遲,但會消耗過多的網絡資源�；诙~泛洪的路由算法限制了消息的副本數,以此來降低網絡資源的消耗�；谛в玫穆酚伤惴ㄊ占煌愋偷木W絡信息,為每個節(jié)點賦值一定的轉發(fā)效用,通過效用值的比較更好地限制消息的副本數,在保證較高水平的成功傳輸率的同時,消耗更少的網絡資源。 研究證明,利用人與人之間的相似性進行消息路由,能夠減少副本數量(網絡資源消耗),提高消息被轉發(fā)至目標節(jié)點的可能性(成功率)。針對已有典型路由算法未充分考慮到節(jié)點間的相似性問題,本文提出了一種基于SimRank的路由算法RBSR。算法充分考慮了節(jié)點間存在相似性這一社會關系對路由性能的影響,運用節(jié)點之間的結構相似性挑選合適的下一跳轉發(fā)節(jié)點。通過與三種典型的路由算法比較,驗證了該算法的有效性。 機會網絡中消息的傳播依靠節(jié)點移動過程中形成的相遇機會。節(jié)點間的歷史相遇信息對未來的鏈路預測,并將鏈路預測的結果用于消息路由具有重要價值。本文提出了一類基于節(jié)點歷史相遇信息的路由算法,將歷史相遇信息觀察和分析得到的社會關系權重值引入到加權鏈路預測指標CN、RA、AA中,計算節(jié)點間的相遇概率值作為轉發(fā)消息的效用值,當前攜帶消息的節(jié)點選擇與目標節(jié)點之間效用值較高的節(jié)點作為下一跳轉發(fā)節(jié)點。在ONE平臺上與Prophet算法的性能相比,結果表明該類算法在消息的傳輸成功率、網絡開銷和傳輸平均延遲方面有較佳的性能。
[Abstract]:The opportunity network (Opportunistic Networks) is a kind of mobile ad hoc network evolution, tolerates the variant of the delayed network, and communicates with the opportunity of moving the meeting with the node. It solves the communication problem in the frequent broken network. The nodes move, the network is sparse, the resource is limited and so on, which causes the message routing in the opportunity network to face. In the same time period, the source node and the target node are not in the connected domain and can not guarantee the end to end link, and the message routing delay is greater. Therefore, the opportunity network can not directly adopt the routing mode and algorithm of the traditional mobile ad hoc network. The routing algorithm is designed and studied.
In this paper, the existing typical routing algorithms are classified and compared. A lot of research on the routing problem of opportunity networks at home and abroad has been carried out, and the performance, complexity, effectiveness and practicability of routing algorithms are discussed. The representative routing algorithms are based on flood routing algorithm, based on the quota. Flood routing algorithm and utility based routing algorithm. Flood based routing algorithm increases the transmission success rate at the cost of increasing the number of messages, reduces transmission delay, but consumes too much network resources. Based on the fixed flood routing algorithm, the number of messages is limited to reduce the consumption of network resources. The utility based routing algorithm collects different types of network information, assigns a certain forwarding utility for each node, and better limits the number of copies of the message through the comparison of utility values. It consumes less network resources while ensuring a higher level of successful transmission.
The research proves that using the similarity between people to route messages can reduce the number of replicas (network resource consumption) and improve the possibility of the message being forwarded to the target node (success rate). In this paper, a SimRank based routing algorithm RBSR is proposed for the existing typical routing algorithms that do not fully consider the similarity between nodes. The algorithm fully considers the influence of the social relationship on routing performance between nodes, and uses the structural similarity between nodes to select the appropriate next hop forwarding node. By comparing with the three typical routing algorithms, the effectiveness of the algorithm is verified.
The communication of messages in the opportunity network depends on the chance of meeting in the process of node movement. The historical encounter information between nodes is expected to predict the future link, and the result of link prediction is of great value to the message routing. The weight value of the social relationship is introduced into the weighted link prediction index CN, RA, AA, the meeting probability value between the nodes is used as the utility value of the forwarding message, and the node that carries the message node selection and the higher value of the utility value between the target nodes is the next hop forwarding node. Compared with the performance of the Prophet algorithm on the ONE platform, the node is compared to the performance of the Prophet algorithm. The results show that the algorithm has better performance in message transmission success rate, network overhead and average transmission delay.
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1909069